aten, Daten, Daten. Sie sind überall und manchmal auch nirgends. Big Data, Clouds, verschiedene Touchpoints mit Kund:innen und zahlreiche weitere Faktoren sorgen dafür, dass die Menge an Daten deutlich größer und unübersichtlicher wird. Richtig un-übersichtlich. Denn wir speichern die Daten nicht nur in unterschiedlichen Formaten, sondern auch in separaten Orten und Systemen ab. Wieso die Datenintegration für Unternehmen wichtig ist und wie ein Data Integration Tool funktioniert, erfährst du in diesem Artikel.
Bei der Datenintegration werden Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert und vereinheitlicht. Data Integration Tools automatisieren und vereinfachen diesen Prozess. Die Tools sammeln und bereinigen Daten aus unterschiedlichen Quellen, um sie dann in einem einheitlichen Format für die Analyse und Berichterstattung zur Verfügung zu stellen.
Die Implementierung eines Data Integration Tools bedeutet für viele Unternehmen eine große Erleichterung, ist aber auch mit zeitlichen und finanziellen Ressourcen verbunden. Daher ist es nur logisch, dass sich Verantwortliche fragen: Warum ist Datenintegration überhaupt so wichtig?
Vereinheitlichung und Standardisierung von Daten in unterschiedlichen Formaten
Effizientere und genauere Datenverarbeitungsprozesse
Vereinfachung komplexer Datenverarbeitung
Geringer Aufwand durch automatisierte Datenintegration
Einhaltung der Datenqualität und Compliance
Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Systemen
Selbst wenn dein Unternehmen nur Daten aus eurem CRM-System, dem Vertrieb und dem Customer Success Management vorliegen hat, können diese unter Einhaltung aller qualitativen und rechtlichen Vorgaben konsolidiert werden. Ein Paradebeispiel für einen Einsatzzweck ist der Bereich Sustainability. Das saubere Aggregieren aller relevanten Daten in einer ESG-Software und der drauf folgende strukturierte Export in die Reportings stellt derzeit viele Mittelständler vor große Herausforderungen. Die Folge: Eine saubere, übersichtliche und einheitliche Datenbank.
Die manuelle Datenintegration ist nicht nur langwierig, sondern auch unübersichtlich und damit fehleranfällig ist. Im Gegensatz dazu lässt sich Data Integration mit Tools relativ easy umsetzen. Zu den wichtigen Funktionen der Software gehören:
Extrahieren
Die Tools sammeln Daten aus allen notwendigen Quellen (wie z. B. Analyse-Tools und andere MarTech-Software).
Transformieren
Die gesammelten Daten erhalten ein einheitliches Format.
Laden
Die vereinheitlichten Daten werden in eine Datenbank übertragen.
Bereinigen
Damit die Qualität sichergestellt ist, werden die Daten überprüft und bereinigt.
Verwalten
Das Data Integration Tool verwaltet alle Datenflüsse, sodass die Daten vollständig und zeitnah vorliegen.
Verbinden
Das Tool ermöglicht Schnittstellen zu unterschiedlichen Datenquellen und Datenzielen (Webdienste, Dateisysteme, Datenbanken etc.).
Übrigens: Da vor allem die ersten drei Funktionen typisch für Datenintegrationstools sind, findest du sie auch unter dem Namen ETL-Tools (Extract, Transform, Load).
Damit du von diesen Funktionen profitieren kannst, solltest du bei der Wahl des Tools auf Folgendes achten:
Anzahl der Konnektoren
Je mehr vorgefertigte Verbindungsmöglichkeiten vorliegen, desto besser.
Open-Source
Vor allem, wenn du dich nicht an einen Anbieter binden willst, ist ein Open-Source-Tool sinnvoll und bietet oft mehr Flexibilität.
Bedienbarkeit
Eine grafische und übersichtliche Benutzeroberfläche ist hilfreich, um den Umgang mit dem Tool schnell und umfassend zu erlernen.
Cloud-Kompatibilität
Das Data Integration Tool sollte sowohl in einer Single-Cloud-Umgebung funktionieren als auch in einer Multi-Cloud und Hybrid-Cloud.
Kosten
Einige Datenintegrationstools enthalten eine begrenzte Menge an Konnektoren oder erfordern für größere Datenmengen ein kostenpflichtiges Update. Bei der Wahl des Tools solltest du daher auf ein transparentes Preismodell achten.
Bevor du nun das passende Data Integration Tool wählst, wollen wir dir die verschiedenen Arten vorstellen:
On-Premise-Tools
Wie der Name schon beschreibt, sind diese Tools ideal für lokale Daten (On Premise = vor Ort). Die Tools können in einer privaten Cloud oder einem lokalen Netzwerk installiert werden und ermöglichen das Laden aus unterschiedlichen Quellen mit nativen Konnektoren.
Cloud-basierte-Tools
Durch ein cloud-basiertes Tool für Datenintegration müssen Unternehmen nicht auf eigene Server zurückgreifen. Dadurch fallen auch Faktoren wie Wartung und Updates weg, da die Anbieter diese durchführen. Solange eine stabile Internetverbindung vorhanden ist, kannst du von überall auf das Data Warehouse zugreifen.
Open-Source-Tools
Wer auf hohe Kosten verzichten will, ist mit einem Open-Source-Tool gut bedient. Zugleich ermöglicht diese Art Datenintegrationstool eine vollständige Kontrolle der eigenen Daten, mehr Flexibilität und Transparenz.
Proprietäre-Tools
Diese Art von Datenintegrationstools bilden das Gegenstück zu Open-Source-Tools. Sie sind oft auf bestimmte Anwendungsbereiche zugeschnitten und urheberrechtlich geschützt.
Sowohl Open-Source- als auch proprietäre Modelle können von Unternehmen als Vor-Ort-Tool sowie Cloud-Version genutzt werden. Selbstverständlich sind die Kompatibilität und die Einsatzgebiete abhängig vom Anbieter.
Ob Marketing, IT oder Vertrieb: Datenintegration ist für viele Teams ein wichtiges, aber seien wir erhlich: lästiges Thema. Dabei ist vor allem die Arbeit ohne Data Integration Tool nervenaufreibend. Spätestens bei den digitalen Transformationen sind Unternehmen gut beraten, wenn sie ein Datenintegrationstool hinzuziehen. Wer das passende Tool finden will, sollte sich klar darüber sein, welche Daten und Anwendungen damit integriert werden sollen. Nur so können Unternehmen sicherstellen, dass alle Stakeholder Zugriff auf die entsprechenden Daten haben, wann und von wo sie wollen.
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Till Zier ist CPO bei Matchilla und berichtet als MarTech Experte im MatchZINE über News und Trends zum Thema Marketing, Automation, Analytics und Data.
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